AI 전환 시대에 최우선 전제 조건은 뭘까요?

AI 시대의 일자리 문제는 자꾸 “인간과 AI 중 누가 더 싸고 효율적인가?”라는 비교로 흘러가는 것 같습니다. 그런데 최근 아마존, 메타, 현대자동차의 사례를 같이 놓고 보니 조금 다른 생각이 들었습니다.

아마존은 AI 자동화 과정에서 예상하지 못한 비용이 발생했고, 메타는 코드 생산량이 크게 늘었지만, 사용자 가치와 운영 안정성은 같은 비율로 좋아지지 않았습니다. 반면 현대자동차는 피지컬 AI와 로보틱스 도입을 추진하면서도 생산 인력 충원과 노사 공동 대응을 함께 논의하고 있습니다. 이 사례들을 보면서 저는 AI 전환을 ‘얼마나 빨리 또는 저렴하게 인간을 대체할 수 있는가’가 아니라 ‘문제가 생겼을 때 얼마나 다시 회복할 수 있는가’를 기준으로 봐야 하지 않을까 생각했습니다.

AI가 특정 업무를 수행할 수 있더라도, 장애가 생겼을 때 인간이 다시 개입할 수 있는지, 기존의 숙련과 판단 능력이 조직 안에 남아 있는지, 수동 전환이 가능한지까지 포함해서 전환 속도를 정하는 방식입니다. 이렇게 보면 기업에게는 비가역적인 자동화 위험을 줄이는 기준이 되고, 노동자에게는 다음 역할을 준비할 시간을 주며, 국가는 AI 도입을 막지 않으면서도 사회가 감당할 수 있는 전환 속도를 조정할 수 있습니다.

AI 시대는 석탄으로 움직이던 증기기관차에서 디젤기관차를 지나 고속전철로 가는 것만큼이나 되돌릴 수 없는 흐름입니다. 하지만 고속전철 시대가 되었다고 해서 모든 이전의 기술과 운영 능력을 없애는 것은 아닙니다. 필요한 경우에는 비상 상황에 대비한 대체 수단과 복구 능력을 남겨둡니다. 이번에 한국이 전시상황 같은 특수 상황에 대비해 디젤기관차를 신규 개발하듯이요. 그렇다고 다시 사람이 석탄을 삽으로 퍼 넣던 증기기관차 시대로 돌아가지는 않습니다.

AI 전환도 마찬가지라고 생각합니다. 그런 의미에서 회복 탄력성은 과거로 돌아가기 위한 것이 아니라, 기술의 전진을 받아들이면서도 문제가 발생했을 때 다시 움직일 수 있는 여력을 남겨두는 것입니다. 이제 '인간 vs AI'의 관점을 넘어 보다 근본적인 기준이 필요하다고 보는데, 다른 분들의 생각도 궁금합니다.